否服药的方法包括如 下步骤： 步骤S110，建立疾病特征值集合。
[0074] 步骤S120,计算斜率函数。获得在采集周期内的任一采集时间点的测量值，再根据 该测量值与前一周期相同采集时间点的测量值的差值和两次采集时间点的间隔时间计算 斜率函数SL (t)。
[0075] 步骤S130,构建服药判断公式。根据所述斜率函数SL(t)建立患者是否服药判断 公式，即
时，则判断患者未服药； 式中，〇 1为预设的患者单次未服药时的疾病特征值集合中一特征值所对应的异常阈 值，所述fl为预设的患者多次未服药时的特征值所对应的异常累计阈值，nl为采集总次 数。
[0076] 进一步，所述步骤SlOO中通过远程监控患者是否服药的方法还包括： 根据所述疾病特征值集合中多特征值建立相应的服药判断公式的计算结果yt"，建立 多特征值的适于判断是否服药的判断公式；
，则判断患者未服药； 式中，所述ξ1为预设的患者在多次未服药时的多种特征值所对应的多特征异常阈 值，η2为特征值的数量，m表示特征值的种类。
[0077] 图5示出了步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法流程图。
[0078] 如图5所示，具体的，所述步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法包括 如下步骤： 步骤S210,预设相关参数，即预设疾病特征值集合所对应的各采集时间点对应的人体 指标参数的标准值。
[0079] 步骤S220,计算差值，计算任一采集时间点的测量值与相同采集时间点的标准值 的差值函数D (t)。
[0080] 步骤S230,根据所述差值函数D (t)建立患者服药合理性判断公式，即
若P,则判断患者所服药物未达到疗效； 式中，σ 2为预设的患者服药后未达到疗效时的特征值所对应的异常阈值'2为预设 的患者服药后未达到疗效时的特征值所对应的多时间点异常累计阈值，nl为采集总次数。
[0081] 进一步，所述步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法还包括如下步骤： 根据所述疾病特征值集合中多特征值建立相应的服药合理性判断公式的计算结果 yr"，建立多特征值的适于判断患者服药合理性的公式；
，则判断患者服药未达到疗效； 式中，所述ξ 2为预设患者多次服药后未达到疗效时的多种特征值所对应的多特征异 常阈值，η2为特征值的数量，m表示特征值的种类。
[0082] 为了更好的理解本发明的技术方案，例举了高血压作为具体的实施方式如下。
[0083] 一、确定高血压病人的监控特征值 高血压病人体征的特征值主要有：收缩压C1、舒张压C2、相关危险因素数量C3，根据上 述特征值建立疾病特征值集合，其中每个特征值可以用Cm来表示，m表示特征值的种类。实 时测量的特征只有2个：收缩压C1、舒张压C 2，对于相关危险因素数量C3不需要测量，可由 医生通过诊断录入的参数。
[0084] 收缩压C1和舒张压C 2的取值是定期的通过体征测量终端（血压仪）采集获得，并 将特征值通过远程的智能药箱传输到系统中。
[0085] 根据高血压的分级情况（正常、高血压前期、I级高血压、II级高血压、III级高血 压、单纯收缩期高血压和高血压急症）和分层情况（低危、中危、高危和很高危）来确定特 征值的标准值SJP S 2。
[0086] 高血压的疾病分级按表一来完成： 表一高血压分级对照表
常用的服药后正常诊断值 表三有效服药后高血压的正常值表
根据表3,确定特征值收缩压C1、舒张压C2对应的标准值S 130或S 2= 140或S 1 = 150, S2= 90 或 S 丨=80。
[0087] 与高血压相关的危险因素主要与如下病史相关：糖尿病、肥胖症、高同型半胱氨酸 血症、高血脂、动脉粥样硬化、痛风、肾病、中风家族史、吸烟、饮酒、心脏病家族史等。C3的取 值等于当前病人在上面指定的疾病中所占的数量，当这个值发生了变化，则C3也发生变化。 根据高血压特点，取相关危险因素数量C 3对应的标准值S 3= 0。
[0088] 二、确定特征值测量频度 按照人体的特点，人的血压高峰值出现在上午10点左右U1)和下午3点左右（t2)，人 的血压低峰值出现在凌晨1点左右（t3),因为凌晨1点是人的睡眠时间，因而用睡前（t4)和 早上起床后（t 5)的二次测量来替代。
[0089] 判断一个人是否有高血压，一般建议在tJP t 2时间点进行测量；而判断服药的有 效性一般在每一天的固定时间测量（t。）即可。
[0090] 综上所述，高血压的特征可以在t。、t2、t4、、进行测量即可。
[0091] 三、特征值斜率函数生成 对于每个特征指标，生成斜率函数： SLl (t) = (Tl(t)-Tl(t0))/(t-t0) SL2(t) = (T2(t)-T2(t0))/(t-t0) 其中to代表前一天同一个测量时间点，因为根据人体血压的一天中的波动值，在同一 时间段的测量才具有比较意义。
[0092] 这二个函数在二维坐标上也是一系列离散的点，相邻点用直线连接，则也构成了 二个折线图。
[0093] 四、特征值差值函数生成 每天在t。、t2、t4、^共5点时间进行测量血压的收缩压与舒张压。
[0094] 收缩压标记为函数Tl (t),每天5个时间点的测量点为离散点：T1。、Tl^ Tl2、Tl4、 Tl5 舒张压标记为函数Τ2 (t)，每天5个时间点的测量点为离散点：Τ2。、Τ2ρ Τ22、Τ24、Τ25 构造收缩压的差值函数： Dl(t) = Tl(t)-Sl，其中 t = 0、1、2、4、5 D2(t) = T2(t)-S2,其中 t = 0、1、2、4、5 这二个函数在二维坐标上构成多个以离散的点，相邻点用直线连接则构成二根折线。
[0095] 五、异常参数阈值的生成 在后面的计算中，需要用到4个重要的阈值参数：〇 1、夢、〇 2、Γ2
[0096] 〇 1为预设的患者单次未服药时的疾病特征值集合中一特征值所对应的异常阈 值，所述0为预设的患者多次未服药时的特征值所对应的异常累计阈值，经过对高血压疾 病测试可以得出经验值，〇 1 = 〇. 3 π - 〇. 5 π，0 =3 ~*5准确性比较高。
[0097] 〇 2为预设的患者服药后未达到疗效时的特征值所对应的异常阈值（也可以简称 为疾病合理性异常参数阈值），0为预设的患者服药后未达到疗效时的特征值所对应的多 时间点异常累计阈值（也可以简称为疾病合理性异常阈值），经过对高血压疾病测试可以 得出经验值，〇 2 = 10 - 20, = 10 - 15准确性比较高。
[0098] 六、特征值的是否服药函数生成，即患者是否服药判断公式
八、根据所述疾病特征值集合中多特征值建立相应的服药判断公式的计算结果，建立 多特征值的适于判断是否服药的判断公式；
未服药 else 正常服药 所述ξ1为预设的患者在多次未服药时的多种特征值所对应的多特征异常阈值，跟据 对高血压的试验该值为5-8比较合理。2为特征值的数量。
[0099] 九、根据所述疾病特征值集合中多特征值建立相应的服药合理性判断公式的计算 结果yr"，建立多特征值的适于判断患者服药合理性的公式；
服药合理 else 服药不合理 其中所述ξ 2为预设患者多次服药后未达到疗效时的多种特征值所对应的多特征异 常阈值，跟据对高血压的试验该值为5-8比较合理。
[0100] 十、建立药物混服安全性对应表。
[0101] 所述监控系统的工作方法还包括： 建立药物混服安全性对应表，即，该表中的各单元项分别与各药品的药理信息相对应， 通过该表对患者待服的各药品的药理信息依次进行查表比对，以判断各药品是混服的安全 性。
[0102] 具体的，在系统的中存有各种药物之间的混服安全性对应表，可以用B矩阵来表 示：
B矩阵表示有η种药物的冲突测试表，其中j (i，j = 1，2,，，η)表示第i种药物和第 j中：种药物混服的冲突性，如果没有冲突，则为1，有冲突则为〇。由于药物本身不相容的， 则可以看出b?= 1，即对角线为1，即如下所示
假设某病人服用m种药物，则： 判断药物混服安全性测试。
混服药物安全 else 混服药物不安全 进一步，所述药物混服安全性对应表还包括：某一疾病的禁忌药物对照子表，即该表中 的各单元项分别与所述疾病的各禁忌药物的药理信息相对应，在对所述药物混服安全性对 应表进行查表后，再通过禁忌药物对照子表对患者待服的各药品的药理信息依次进行查表 比对，以判断该药品对所述疾病安全性。
[0104] 具体的，在系统中存有一个疾病禁忌药物对照表，可以用T系